artificial-intelligence

Không chỉ là GPT4! WEB API miễn phí, không giới hạn, dễ sử dụng và tự lưu trữ cho các AI mới nhất như Gemini, DeepSeek, Claude và GPT

Máy chủ chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) hiệu suất cao với API tương thích OpenAI, 8 giọng nói, thẻ cảm xúc và giao diện web hiện đại. Được tối ưu hóa cho GPU RTX.

Tạo lược đồ tổng hợp và đồ thị tri thức có thể cấu hình ngay trong tầm tay

Tăng cường quy trình làm việc và mức độ tương tác nội dung WordPress bằng trí tuệ nhân tạo

Bảng tóm tắt kiến thức cho AI và Machine Learning

Một framework ML không phụ thuộc (zero-dependency) viết bằng C với API Python hiện đại để kiểm soát hoàn toàn việc thực thi và bộ nhớ.

Công cụ gợi ý lệnh, thay thế cho command-not-found và thefuck được viết bằng Rust

Mã nguồn cho cuốn sách Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media).

Triển khai Voicebox, mạng chuyển văn bản thành giọng nói SOTA mới từ MetaAI, bằng Pytorch

[ECCV 2026] SparkVSR: Siêu phân giải video tương tác thông qua lan truyền keyframe thưa

Tree-Boosting, Gaussian Processes và Mixed-Effects Models

Mô hình học sâu tốc độ cao giúp nâng cấp video độ phân giải thấp lên độ phân giải cao ở tốc độ 30fps

Trợ lý AI cá nhân cho mọi người

Tác nhân AI hoạt động trong framework hoặc trình duyệt của bạn.

RAGLight là một framework mô-đun dành cho Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nó giúp dễ dàng tích hợp các LLM, embedding và vector store khác nhau, hiện đã bao gồm tích hợp MCP liền mạch để kết nối các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài.

Một framework C++ cho MDP và POMDP với các liên kết Python

Triển khai MagViT2 Tokenizer trong Pytorch

EfficientSAM3 nén SAM3 thành các mô hình nhẹ, thân thiện với thiết bị biên thông qua chưng cất tri thức lũy tiến để phân đoạn và theo dõi khái niệm nhanh chóng.

Một cách đơn giản để theo dõi phiên bản Trung bình Động Hàm mũ (EMA) của mô hình Pytorch của bạn

Dress Code: Thử đồ ảo đa danh mục độ phân giải cao. ECCV 2022

Triển khai MEGABYTE, dự đoán chuỗi triệu byte với Multiscale Transformers, bằng Pytorch.

Bộ sưu tập toàn diện các mô hình phát triển AI để xây dựng phần mềm với sự hỗ trợ của AI, được sắp xếp theo mức độ trưởng thành của việc triển khai và các giai đoạn vòng đời phát triển. Bao gồm các mô hình Nền tảng, Phát triển và Vận hành với các ví dụ thực tế và các phản mẫu.

Mã nguồn đơn giản và linh hoạt cho các kiến trúc Reservoir Computing như Echo State Networks.

Thư viện nền tảng cho Semantic Hypergraphs.

Xây dựng X của riêng bạn - Làm chủ học máy bằng cách xây dựng mọi thứ từ đầu. Mục tiêu bao quát từ hồi quy tuyến tính đến học sâu và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

♟️ Môi trường trò chơi RL được vector hóa trong JAX

Thư viện .NET để xây dựng các tác nhân AI với hơn 30 trình kết nối tích hợp sẵn.

Một nền tảng mở cho trí tuệ nhân tạo, chatbot, tác nhân ảo, tự động hóa mạng xã hội và tự động hóa trò chuyện trực tiếp.

🐦 Opytimizer là một thư viện Python bao gồm các thuật toán tối ưu hóa siêu heuristic.

Danh sách các công cụ, thư viện và tài nguyên AI được tuyển chọn dành cho nghiên cứu kinh tế, giảng dạy và phân tích chính sách. Được duy trì bởi nhóm OpenEcon.